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OpenClaw快报
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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
00:29 🎥 OneStreamer: Unifying Perception, Memory, and Proactive Response in Streaming Video Interaction（OneStreamer：统一流式视频交互中的感知、记忆与主动响应）
01:11 🔀 Adaptive Reward Routing: Dynamic Multi-Reward Optimization for Joint Audio-Video Diffusion via Forward-Process RL（自适应奖励路由：通过前向过程强化学习实现联合音视频扩散的动态多奖励优化）
01:55 🧠 Beyond Memory: Harnessing Long-Horizon Agents with Explicit Belief States（超越记忆：利用显式信念状态驾驭长时程智能体）
02:38 🤖 Agent Priors-guided Policy Learning（智能体先验引导的策略学习）
03:25 🌀 Hierarchical Continuous Diffusion Language Models（分层连续扩散语言模型）
04:03 👁 World Observer: Joint Actor-Observer Generation for Persistent World Modeling（World Observer：面向持久世界建模的联合行动者-观察者生成）
04:54 📉 Sharpening Tax in Post-Training（后训练中的锐化税）
05:39 🎯 ActiveSaddler: Automated Curriculum Learning for Agent Harness Optimization（ActiveSaddler：面向智能体执行框架优化的自动化课程学习）
06:22 🤖 A Missing Piece for Trustworthy AI Reviewers: From Benchmarking Rhetorical Robustness to SciCore Review（可信AI审稿人缺失的一环：从修辞鲁棒性基准测试到SciCore评审）
07:08 🎮 ROWBench: Do Video Models Render What the Program Specifies?（ROWBench：视频模型能否渲染程序所指定的内容？）
07:55 🤖 AutoGUIWorld: Image Generators as Visual World Models for GUI Agent（AutoGUIWorld：将图像生成器用作 GUI 智能体的视觉世界模型）
08:39 🔍 Retrieval-Augmented Skill Optimization via Cross-Harness Adaptation（基于跨执行框架适配的检索增强技能优化）
09:23 ⚖ Make Sparse Rewards Count: Density-Aware Reward Aggregation for Multi-Reward RL（让稀疏奖励算数：多奖励强化学习中的密度感知奖励聚合）
10:05 🤖 Decentralized Master-Mind: Joint Action Refinement through Iterative Intent Denoising in Multi-Agent Pathfinding（去中心化 Master-Mind：多智能体路径规划中通过迭代意图去噪的联合动作精炼）
11:02 🧩 E-MoE: Enhanced Mixture-of-Experts for Non-Factorized Diffusion Language Models（E-MoE：面向非因子化扩散语言模型的增强混合专家）
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